三轴气浮台推力分配设计

三轴气浮台的冷气系统设计直接影响到控制系统的精度和冷气消耗量.对三轴气浮台冷气控制中的推力分配问题进行了研究,针对冗余的推力分配问题,设计了两种可以优化三轴气浮台推力分配的方法,从经济性、精确性等多个角度对推力分配进行了相应的理论分析和实验研究.通过数学仿真和实验验证了所提方法的合理性和有效性,研究结果满足了在给出期望力矩后能够快速找到较优的冷气推力分配方案的要求,简化了推力分配的步骤,并且有效解决了推力器冗余分配造成冷气浪费的问题,同时使冷气控制精度在设计范围内.最后的实验结果显示冷气控制下稳定误差在0.4°以内,完成了一次只用4个推力器实现姿态控制的任务.     

基于改进Canny算法在工件质检仿真系统中的应用

检测工件表面缺陷主要方法有人工视觉、机械装置接触检测法、机器视觉检测法等,但上述几种方法在现实应用中都存在缺陷,造成人力和物料的浪费.改进Canny算法,使用二维中值滤波器,椒盐环境中检测效果更佳、自适应能力更强.并在计算梯度幅值中增加135度和45度两个卷积核,最后通过计算标准差来减少误差.通过仿真测试,改进后的算法在检测电路板中的精度提高了0.1到0.3.     

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究

SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型,同时具备了两模型各自的优势,即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框,这样的设置存在一定的主观性,并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题,本文提出了使用K-Means算法对目标真实框的宽高比进行聚类分析,提升模型在特定场景下对单一类别目标的检测能力,规避了人为设置的主观先验性。使用Pascal VOC 2007数据集对该模型进行训练和评估,实验结果显示,模型的mAP值比Fast RCNN提高了4.5%,比Faster RCNN提高了1.5%,比SSD-300提高了3. 4%,比YOLOv2提高了2. 4%。     

基于Prophet人工智能算法的网络潮汐效应预测研究

本文使用Prophet人工智能算法研究与预测移动通信网络“潮汐效应”现象，探索网络“潮汐效应”在优化网络资源配置实现网络降本增效的作用。Prophet人工智能算法是一种简单、有效，且易于实现的人工智能算法。通过facebook的人工智能开源框架fbprophet，研究4G网络PRB利用率等网络资源指标的“潮汐效应”，并预测这些网络资源指标在未来的变化趋势，用来指导当前4G网络减容、扩容和4/5G节电节能等，实现优化网络资源配置达到降本增效的目的。     

多自动导引车路径规划的时空冲突约束A*算法

针对自动导引小车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出一种基于时空冲突约束的A*算法.先在拓扑栅格地图的基础上加入时间轴建立时空地图模型,再针对时空地图的特点和冲突约束条件重新设计A*算法的子节点扩展规则和节点评估函数.利用改进后的A*算法按照优先级顺序为各个AGV规划路径,规划完成一条路径后,用mark表记录其在时空地图中的节点信息,再利用改进后的A*算法结合mark表搜索新路径.通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

改进的LBP算法在管制员疲劳识别中应用

为了更好地识别空中交通管制员疲劳状态下的面部特征,针对由于局部二值化模式(LBP)算法识别率低和易受外部环境变化等影响,深入研究了LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法改进.并结合了LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)算法.结果表明,改进后的LBP算法在管制员疲劳面部识别中具有更高的识别率和较强的鲁棒性.     

基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取

在分析现有轮廓线提取方法不足的基础上，提出基于虚拟格网的建筑物轮廓线自动提取方法。该方法利用建筑物点云生成虚拟格网并进行二值填充；采用邻域分析方法进行边界格网的标记与追踪；为了避免边界追踪错误，设计了基于方向的单边缘格网抑制方法及基于距离的连接关系调整方法以改善提取结果质量；根据格网追踪结果，从原始建筑物点云中提取真实轮廓点以保持原始建筑物轮廓形态；采用随机抽样一致性估计及最小二乘拟合方法进行轮廓线规则化处理，实现建筑物轮廓线的自动提取。实验结果表明，该方法能快速从建筑物点云中提取轮廓线，可为建筑物轮廓线的自动提取提供一种可行的解决方案。     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。